SAS中的ESTIMATE語句用于模型中的估計值。
ESTIMATE 'ΔΔECG at Cmax for T vs R' CONC xx.x TRTA 1 -1 / CL ALPHA=0.1;
1、'ΔΔECG at Cmax for T vs R'
這部分是為估計量自定義的標簽，通常用于在輸出結果中標識結果。在這里厚宰，它表示在試圖估計“治療組T與參考組R在Cmax下ECG改變（ΔΔECG）”的差異。
2、CONC xx.x
這個指想要估計的特定濃度下的效應（xx.x需要替換為具體數(shù)值）撬讽，但是CONC這樣的參數(shù)需要在模型中事先定義。如果CONC是數(shù)據(jù)集中的一個變量并且其在模型中有相應的系數(shù)悬垃，它才能被用于ESTIMATE語句中游昼。此外，xx.x可以是這個變量的一個具體值尝蠕，也可以是其他值烘豌，SAS將用這個給定的值帶入模型中獲得結果。
需要注意的是看彼，如果xx.x落在數(shù)據(jù)的濃度范圍之外廊佩，這種外推可能存在更大的不確定性，尤其是如果落在觀測數(shù)據(jù)覆蓋范圍之外的區(qū)域靖榕。如果xx.x位于數(shù)據(jù)覆蓋的范圍之內(nèi)标锄，內(nèi)插通常被認為是比外推更可靠的估計。即使在random語句中包含了CONC茁计，在進行外推時也應該謹慎料皇。
3魄藕、TRTA 1 -1
這指定了固定效應TRTA的線性組合拳氢，其中1代表處理組（比如新治療），-1代表參考組（比如標準治療或安慰劑）渊跋。這個線性組合的意思是取差值租幕，比較這兩組的效應差異舷手。
ESTIMATE語句中，數(shù)字向量（比如1 -1）描述了如何通過模型參數(shù)的線性組合來計算估計值劲绪。這個向量針對的是之前在模型中定義的固定效應參數(shù)男窟。假設模型中有一個治療組的效應（T）和一個參考組的效應（R）盆赤，而我們感興趣的是這兩個組的差異。
在創(chuàng)建模型時歉眷，如果使用諸如0和1等虛擬編碼（啞變量）來區(qū)分R組（參考組）和T組（治療組）牺六，我們可以將模型設定為：
? ? ? ?R組（參考組）:?TRTA取值0。
? ? ? T組（治療組）:?TRTA取值1汗捡。
在上述ESTIMATE語句中淑际，線性向量1 -1對應于這兩組的效應。具體來說：
? ? ? 對于T組（治療組）扇住，它是1 * TRTA的估計值（因為治療組的編碼是1）春缕。
? ? ? 對于R組（參考組），它是-1 * TRTA的估計值（因為參考組的編碼是0艘蹋，0乘以任何數(shù)都是0锄贼，所以要得到差值，我們從治療組的估計值中減去參考組的估計值女阀，后者實質(zhì)上是模型的截距項）宅荤。
當我們在ESTIMATE語句中執(zhí)行1 * TRTA的估計值 - (-1 * TRTA的估計值)，我們實際上是在計算(TRTA的估計值 for T組) - (TRTA的估計值 for R組)的差值浸策。這是一種常用的編碼方式冯键，用于比較兩個組在某種治療或狀態(tài)上的效應差異。
4庸汗、 CL ALPHA=0.1
這個選項請求給出估計值的置信區(qū)間惫确。CL表示置信區(qū)間，而ALPHA=0.1設置了顯著性水平夫晌，意味著您請求90%的置信區(qū)間（因為100% - 10% = 90%）。默認的置信水平是95%昧诱，對應ALPHA=0.05晓淀。
將這所有的部分放在一起，這個ESTIMATE語句是為了估計在特定濃度xx.x下盏档，治療組T與參考組R在ECG變化上的差異估計值凶掰，并求出90%的置信區(qū)間。SAS中支持同時寫出多個ESTIMATE語句蜈亩，這樣會同時產(chǎn)生多個結果懦窘。
